用 AI 写代码半年，我说点实话#

先说爽的地方#

• 样板代码、重复代码，AI 几秒给你，比自己敲省一半时间
• 查 API 用法不用翻文档，直接问，比自己翻半天文档快
• 写单元测试，给它一个函数，它给你列测试用例，省事
• 做代码审查，贴一段代码让它找问题，往往能指出你自己没注意的边界情况

再说不爽的地方#

坑一：一本正经地胡说八道。 AI 最大的毛病是”自信地给出错误答案”。编一个不存在的 API 参数，参数顺序搞反，方法名张冠李戴，它都不带脸红的。你要是全信，编译都过不去，还得回来自己查。

坑二：训练数据有滞后。 新出的框架版本、新 API，它基本不会。你问一个半年前的新特性，它可能给你一套过时的老写法，改起来比写还费劲。

坑三：复制粘贴跑不通。 把 AI 给的代码直接粘进项目，经常报错。不是它故意坑你，是它不知道你项目的具体环境、依赖版本。来回改提示词调半天，还不如自己从头写。

坑四：别把敏感代码喂给它。 公司代码、私有逻辑、密钥这类，扔给外部 AI 服务是有数据风险的。很多公司已经明文禁止了，自己写代码也别犯这个迷糊。

我现在的用法#

AI 编程这半年，我总结出适合自己的姿势：

• 把它当”结对程序员”，不把它当”代码生成器”。让它给你思路、拆解问题，比让它直接甩代码更有用
• 写测试、做代码审查这两件事，AI 干得是真不错，值得多用
• 凡是 AI 给的代码，自己必须能看懂、能改、能修。看不懂的代码别往项目里放，那是埋雷
• 关键逻辑、性能敏感的代码，还是自己手写，AI 生成的只能当参考

收个尾#

AI 编程是加速器，不是替代品。它帮你少打一半的字，把重复劳动干掉，但架构设计、问题判断、调试排错，这些还得靠你自己。工具越好，越得自己有本事，不然就是被它带着跑。